一般的線性回歸使用的cost function為:

但由于logistic function：

本身非凸函數（convex function）， 如果直接使用線性回歸的cost function的話，很難到達全局最優解。

相反，很容易陷入局部最優解然后就認為到達收斂條件了。因此，logistic regression中使用的cost function為：

其圖像為一個碗（bowl shape function），碗的底部為（1,0）。可以看出：當預測正確且非常自信時（h（x) = y），

cost function 為0； 當完全預測錯誤且非常自信時（h(x) = !y）, cost function 為 inf。

轉載于:https://www.cnblogs.com/instant7/p/4093435.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的logistic regression中的cost function选择的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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